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pandas玩转excel码源.zip-数据挖掘文档类资源-CSDN下载

1.线性回归，简单的数据预测

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import linregress

sales = pd.read_excel('Sales.xlsx', dtype={'Month': str, 'Revenue': float})
print(sales)

slope, intercept, r_value, p_value, std_err = linregress(
    sales.index, sales.Revenue)  # 斜率 截距 R P 方差  sales.index, sales.Revenue分别为xy轴
exp = sales.index * slope + intercept #期望方程

plt.scatter(sales.index, sales.Revenue)
plt.plot(sales.index, exp, color='red')
plt.title(f"y={slope}*x+{intercept}")
plt.xticks(sales.index, sales.Month, rotation=90)
plt.show()

预测的话就直接输入x代入方程，这是deme仅供参考，更多的可以采用机器学习的一些算法进行求解。

数据挖掘---汽车车交易价格预测[一](测评指标；EDA)_汀、的博客-CSDN博客题目出自阿里天池赛题链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction1.简介：比赛要求参赛选手根据给定的数据集，建立模型，二手汽车的交易价格。来自 Ebay Kleinanzeigen 报废的二手车，数量超过 370,000，包含 20 列变量信息，为了保证 比赛的公平性，将会从中抽取 10 万条作为训练集，5 万条作为测试集 A，5 万条作为测试集 B。同时会对名称、车辆类型、变速箱、model、燃油类型、https://blog.csdn.net/sinat_39620217/article/details/120144775

2.条件格式【数据背景色设置，数据条、渐变色等】

Seaborn（seaborn是python中的一个可视化库，是对matplotlib进行二次封装而成，既然是基于matplotlib，所以seaborn的很多图表接口和参数设置与其很是接近）

导入库 import seaborn as sns

seaborn风格多变的另一大特色就是支持个性化的颜色配置。颜色配置的方法有多种，常用方法包括以下两个：
color_palette，基于RGB原理设置颜色的接口，可接收一个调色板对象作为参数，同时可以设置颜色数量；hls_palette，基于Hue(色相)、Luminance(亮度)、Saturation(饱和度)原理设置颜色的接口，除了颜色数量参数外，另外3个重要参数即是hls

import pandas as pd
import seaborn as sns

def low_score_red(s):
    color="red" if s<60 else "black"
    return f'color:{color}'

def highest_score_green(col):
    return ["background-color:green" if s==col.max()
           else 'background-color:white' for s in col]

students = pd.read_excel('Students5.xlsx', index_col='ID')
students.style.applymap(low_score_red,subset=['Test_1', 'Test_2', 'Test_3'])
#subset选择数据区域

students.style.applymap(low_score_red,subset=['Test_1', 'Test_2',
 'Test_3']).apply(highest_score_green,subset=['Test_1', 'Test_2', 'Test_3'])

1.低于60分标红  2.最高分标绿（背景色）其余背景色为白色

渐变色设置：

import pandas as pd
import seaborn as sns

color_map=sns.light_palette('green', as_cmap=True)#调色板
students = pd.read_excel('Students5.xlsx', index_col='ID')
students.style.background_gradient(color_map,subset=['Test_1', 'Test_2', 'Test_3']) #subset选择数据区域

数据条设置

import pandas as pd

students = pd.read_excel('Students5.xlsx', index_col='ID')
students.style.bar(color="green",subset=['Test_1', 'Test_2', 'Test_3']) #subset选择数据区域

3.行操作集锦【插入、追加、删除、更改】

import pandas as pd

page_001 = pd.read_excel('Students6.xlsx', sheet_name='Page_001')
page_002 = pd.read_excel('Students6.xlsx', sheet_name='Page_002')

# 追加已有
students = page_001.append(page_002).reset_index(drop=True)  # 重制index并删除原来的
students = pd.concat([page_001,page_002]).reset_index(drop=True)
# 追加新建
stu = pd.Series({'ID': 41, 'Name': 'Abel', 'Score': 90})
students = students.append(stu, ignore_index=True)  # ignore_index

# 删除（可切片）
students = students.drop(index=[39, 40])

students = students.drop(index=students[0:10].index, inplace=True)  # 切片删除

# 插入
stu = pd.Series({'ID': 100, 'Name': 'Bailey', 'Score': 100})
part1 = students[:21]  # .iloc[] is the same
part2 = students[21:]
students = part1.append(stu, ignore_index=True).append(
    part2).reset_index(drop=True)

# 更改两种方法直接改或者替换
students.at[39, "Name"] = "aaaa"
students.at[39, "Score"] = "120"

stu = pd.Series({'ID': 101, 'Name': 'Danni', 'Score': 101})
students.iloc[39] = stu

# 设置空值
for i in range(5, 15):
    students['Name'].at[i] = ''

# 去掉空值
missing = students.loc[students['Name'] == '']  # loc索引
students.drop(missing.index, inplace=True)

print(students)

loc和at的区别：

loc可以取多个值，at只能取一个格子里面的值，

.loc[[start:end],[start:end]]和.iloc[[start:end],[start:end]]
区别在于.loc使用的是行列标签(定义的具体行名和列名)，而.iloc使用的是行列整数位置(从零开始)

4.列操作集锦【插入、追加、删除、更改】

数据源参考3中

import pandas as pd
import numpy as np

page_001 = pd.read_excel('Students5.xlsx', sheet_name='Page_001')
page_002 = pd.read_excel('Students5.xlsx', sheet_name='Page_002')

# 合并列
# students = pd.concat([page_001,page_002]).reset_index(drop=True)
students = pd.concat([page_001, page_002], axis=1)

# 追加列
students['Age'] = 25
students['Age'] = np.repeat(25, len(students))

# 删除列
students.drop(columns=['Score', 'Age'], inplace=True)

# 插入列
students.insert(1, column='Foo', value=np.repeat('foo', len(students)))

# 改列名
students.rename(columns={'Foo': 'FOO', 'Name': 'NAME'}, inplace=True)

# 设置空值
students['ID'] = students['ID'].astype(float)
for i in range(5, 15):
    students['ID'].at[i] = np.nan

# 去掉空值
students.dropna(inplace=True)  # 横向读取每一行删除空值

print(students)

5.链接SQL.Server数据库

这里仅以链接SQL Server为例

关于mysql相关教学参考：

https://blog.csdn.net/sinat_39620217/category_11377602.htmlhttps://blog.csdn.net/sinat_39620217/category_11377602.html连接数据库：pyodbc

python pyodbc使用方法_Jack2013tong的博客-CSDN博客_pyodbc

建立与数据库的连接：sqlalchemy

SQLAlchemy 是 Python 著名的 ORM 工具包。通过 ORM，开发者可以用面向对象的方式来操作数据库，不再需要编写 SQL 语句。本篇不解释为什么要使用 ORM，主要讲解 SQLAlchemy 的用法。SQLAlchemy 支持多种数据库，除 sqlite 外，其它数据库需要安装第三方驱动

import pyodbc
import sqlalchemy
import pandas as pd

connection = pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server}; SERVER=(local); DATABASE=AdventureWorks;USER=sa;PASSWORD=123456')
engine = sqlalchemy.create_engine('mssql+pyodbc://sa:123456@(local)/AdventureWorks?driver=SQL+Server')

query = 'SELECT FirstName, LastName FROM Person.Person'
df1 = pd.read_sql_query(query, connection)
df2 = pd.read_sql_query(query, engine)

pd.options.display.max_columns = 999
print(df1.head())
print(df2.head())

6.稍微复杂计算列【以计算长方形外接圆为例】

import pandas as pd
import numpy as np

def get_circumcircle_area(l, h):
    r = np.sqrt(l ** 2 + h ** 2) / 2
    return r ** 2 * np.pi

def wrapper(row):
    return get_circumcircle_area(row['Length'], row['Height'])

rects = pd.read_excel('Rectangles.xlsx', index_col='ID')
rects['Circumcircle Area'] = rects.apply(wrapper, axis=1)
print(rects)

import pandas as pd
import numpy as np

def get_circumcircle_area(l, h):
    r = np.sqrt(l ** 2 + h ** 2) / 2
    return r ** 2 * np.pi

# def wrapper(row):
#     return get_circumcircle_area(row['Length'], row['Height'])

rects = pd.read_excel('Rectangles.xlsx', index_col='ID')
rects['Circumcircle Area'] = rects.apply(lambda row:get_circumcircle_area(row['Length'], row['Height']), axis=1)
print(rects)

    Length  Height  Circumcircle Area
ID
1        8       8         100.530965
2        9       4          76.183622
3        5       7          58.119464
4        6       4          40.840704
5        8       8         100.530965
6        7       5          58.119464
7       11       2          98.174770
8       13       4         145.298660
9        6       9          91.891585
10      11       5         114.668132
11       6       9          91.891585
12      10       8         128.805299
13      10       5          98.174770
14       9       9         127.234502
15      13       3         139.800873
16       8       8         100.530965
17       8       6          78.539816
18       7       7          76.969020
19      12       5         132.732290
20       5       4          32.201325